Від дитячого захоплення до техгіганта: як українець став інноватором у Nvidia

Чи можна прокинутися одного ранку і зрозуміти: «Все, я готовий працювати у техгіганті»? На це питання відповів Senior Engineer в Nvidia з 10-річним досвідом в IT Станіслав Підгаєцький – до речі, нещодавно він розробив AI-агента, якого компанія подала на патентування.  З чого починався його кар’єрний шлях, як він став інноватором в найдорожчій компанії світу, які підходи з українського IT допомогли в цьому і що довелося змінити – Станіслав розповів MC: Money & Career.

Станіслав Підгаєцький розповів, як став інноватором у Nvidia, які підходи з українського IT допомогли в цьому і що довелося змінити. Фото: Станіслав Підгаєцький

Шлях від дитячого захоплення до фахівця міжнародного рівня

Мій шлях в IT почався, мабуть, з дитячої впертості. У 2003 році батько купив мені перший комп’ютер, і, як багато хлопців, я обожнював ігри. Але вони мали звичку не запускатися. Мої друзі в такому випадку просто вмикали іншу гру, а я не міг заспокоїтись, поки не з’ясував, у чому проблема.

Пам’ятаю один випадок: гра не запускалася через відсутній файл драйвера для відеокарти Nvidia. Зараз це звучить тривіально, але для 9-річної дитини у 2004-му це був цілий квест: погуглити, що це за файл, завантажити його, покласти в потрібну системну папку… І коли гра запрацювала – це була справжня магія.

Для друзів я став «комп’ютерним спеціалістом», а для себе я тоді, мабуть, уперше зрозумів, що процес «зламано -> розібрався -> працює» приносить мені величезне задоволення.

Це вже була не просто гра, а головоломка, яку я розв’язав.

Цей момент, мабуть, і визначив усе моє майбутнє – від вибору університету та до першої роботи системним адміністратором у невеличкій дистриб’юторській компанії в Києві, а трохи згодом і в українській компанії SoftServe як інтерн Site Reliability Engineer.

«Окей, я плюс-мінус розумію»

Усвідомлення того, що я готовий до роботи в технологічному гіганті, прийшло поступово. Це цікаве відчуття. Це не був якийсь конкретний день, коли я прокинувся і подумав: «Все, я готовий». Це було поступове усвідомлення, яке для мене кристалізувалося приблизно у 2021 році.

Якраз перед цим я три роки через SoftServe працював у Каліфорнії над проєктом для Kaiser Permanente. Це гігантська медична компанія, і це був неймовірний виклик. Ми будували те, що називають масштабованою інфраструктурою (scalable infrastructure) на базі Kubernetes для їхнього ключового ML-продукту. Його мета була  на основі величезних масивів даних знаходити небезпечні захворювання ще на ранніх стадіях.

Працювати над системою, від якої буквально залежить здоров’я мільйонів людей, – це колосальна відповідальність, яка дуже швидко тебе “прокачує”.

А одразу після повернення я потрапив у Preply – на мою думку, один з найкращих європейських стартапів. І це був зовсім інший світ: шалена швидкість, постійні інновації, зовсім інший тип викликів.

І ось, мабуть, саме поєднання цих двох досвідів – глибокої надійності та величезного масштабу (KP) і швидкості та інженерної гнучкості (Preply) – і стало моєю «точкою неповернення».

Яке це було відчуття? Це момент, коли ви читаєте новину про те, яку складну інженерну проблему розв’язала умовна Google чи Nvidia, і ваша перша думка вже не «Вау, це якась магія», а «Окей, я плюс-мінус розумію, як би я підійшов до розв’язання цієї задачі».

Зникає страх перед масштабом. Це і стало тим моментом коли я зрозумів, що хочу працювати з проблемами, які впливають не на тисячі, а на мільйони чи й мільярди людей.

Як це – бути Senior Site Reliability Engineer у Nvidia

Ми вже звичні до того, що в кожній професії є так званий «типовий день». Але для мене дуже довго не існувало по-справжньому типового дня. Річ у тім, що я приєднався до цього проєкту як перший, SRE-засновник (founding SRE). Це означало, що багато ключових процесів, інструментів моніторингу та інфраструктурних рішень довелося будувати буквально з нуля.

Не було жодних інструкцій – треба було самому їх створювати.

Якщо говорити про сам проєкт, то я працюю над одним із флагманів – Nvidia Inference Microservices (NIM). Простими словами, ми беремо надскладні, величезні мовні моделі (LLM), оптимізуємо їх і «загортаємо» в готовий контейнер. Після цього будь-який розробник у світі може взяти цей контейнер і запустити потужний AI у себе кількома простими командами. По суті, ми демократизуємо AI, робимо його доступним для мільйонів.

Безпосередньо моя команда відповідає за серце цієї розробки – за масштабовану інфраструктуру (scalable infrastructure). Ми підтримуємо гігантські GPU-кластери на базі Kubernetes. Це тисячі найновіших GPU-серверів Nvidia, на яких науковці та розробники з усього світу тренують, тестують та оптимізують свої моделі.

Тепер, коли цей фундамент, який я допомагав будувати з нуля, уже закладено, мій типовий день SRE ділиться на дві частини:

• Проактивна – це основна робота. Я пишу код для автоматизації процесів, планую, як покращити інфраструктуру, щоб вона витримувала ще більші навантаження. Це робота на випередження, щоби проблеми не виникали в принципі.
• Реактивна – коли у вас тисячі GPU 24/7 тестують моделі, завжди щось може піти не так. І коли система фіксує проблему, моя команда має її миттєво знайти та розв’язати.

Оскільки наші команди глобальні – в Індії, Польщі, Китаї, – мій ранок часто починається з перевірки того, що відбулося за ніч, і «передачі естафети» від азійських колег.

Найбільша цінність, яку дає український досвід, – і чого може не вистачати

Кожен досвід, який ми отримуємо, має свою цінність та водночас спонукає до подальшого розвитку. В Україні я навчився блискуче розв’язувати проблеми, а в міжнародних компаніях – презентувати ці рішення та масштабувати їх.

Що я взяв з українського досвіду:

• Системне мислення та інженерна база. Це наш фундамент. Українська технічна школа вчить не просто слідувати інструкції, а розуміти, як система працює «під капотом». Це дає змогу розбиратися в найскладніших задачах, навіть якщо ти бачиш їх уперше.
• Інженерна впертість (або гіперфокус). У мене є така риса: я не можу фізично встати з-за столу, поки не знайду корінь проблеми. Я можу сидіти в гіперфокусі по 5 годин, і мене неможливо відволікти. В українських стартапах, де часто треба «погасити пожежу» тут і зараз, ця риса була моєю суперсилою.
• Гнучкість і швидкість. Особливо в Preply. Ви працюєте в умовах, де все змінюється щотижня. Це вчить вас не боятися змін, швидко адаптуватися і бути орієнтованим на результат, а не на процес заради процесу.

Чого мені бракувало і що довелося «добирати»:

• Комунікація та Small Talk. Це не просто про рівень англійської. Це про вміння будувати стосунки в мультикультурній команді. У міжнародній компанії ви не можете бути просто «технарем у своєму кутку». Ви маєте постійно синхронізуватися з колегами з Індії, Китаю, Каліфорнії, і просте «Привіт, ось мій код» не працює.
• Вміння «продавати» свою роботу. Це, мабуть, головна проблема багатьох наших інженерів. Ми сильні технічно, але дуже скромні. В американській культурі, якщо ви зробили щось круте, але не розповіли про це своєму менеджеру й команді – вважайте, ви цього не робили. Я вчився презентувати свої результати, пояснювати їхню бізнес-цінність і робити свою роботу видимою (visible).
• Робота за процесами. Це зворотний бік української «гнучкості». Коли ви працюєте у техгіганті, ви не можете просто «за 5 годин у гіперфокусі» щось полагодити. Кожна зміна впливає на мільярди користувачів. Вас вчать працювати за чіткими процесами, писати документацію, отримувати погодження – не просто hard, але і smart.

Я поступово заповнював усі ці прогалини. Щодо комунікації – просто змушував себе спілкуватися, був «ментором» для нових колег, брав на себе презентації. Щодо «продажу» – уважно спостерігав за тим, як це роблять американські колеги, і, чесно кажучи, просто копіював їхні підходи до презентацій та звітів. І це спрацювало.

Хороший vs крутий інженер: ключові риси та навички

Крутий інженер, на мій погляд, – це стратег, який змінює саму систему роботи, а не просто майстерно працює всередині неї. За роки роботи я сформував для себе три риси, які відрізняють його від хорошого фахівця.

• Хороший інженер – це блискучий «вирішувач». Ви даєте йому складне завдання або «пожежу», і він її локалізує та виправить. Справді крутий інженер дивиться на п’ять «пожеж» поспіль, бачить у них закономірність і ставить питання: «Чому ми взагалі гасимо ці пожежі вручну?». Він будує систему, яка усуває цілі класи проблем.
• Хороший інженер зосереджений на завданні: «Як мені написати цей код найефективніше?». Крутий інженер починає із «Чому»: «Чому ми взагалі це робимо? Яку бізнес-проблему ми вирішуємо?». Вони бачать прямий зв’язок між своїм кодом та бізнес-цінностями.
• Хороший інженер – продуктивний індивідуальний гравець. Крутий інженер – це «множник сили» (force multiplier). Він не просто працює сам, він робить так, щоб уся його команда стала продуктивнішою через менторство, інструменти або процеси.

Нагадаємо, раніше рекрутинговий партнер в EvoTalents Вадим Нагірняк розповів, чим особлива робота в IT-рекрутингу, чи потрібні для цього специфічні знання, до чого варто бути готовими на старті кар’єри і яких помилок бажано уникати.